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抓住智能零售新浪潮 拥抱数字经济新未来

作者:郑州知网 日期:2020-06-04 人气:122

  当前,零售业正迎来新一轮革命浪潮,“新零售”“智慧零售”“无界零售”等新概念不断涌现,本质上都是运用信息技术和大数据重构零售业“人”“货”“场”三要素,形成全渠道打通、线上线下深度融合的零售新业态,最终推动零售业实现智能化革命,即“智能零售”。


  近年来,我国线下零售面临成本上升、消费升级、竞争激化等多重困境,传统商超企业都在谋求转型发展的新路径,智能零售蓬勃发展为传统零售业带来了新的生机。智能零售将线上资源和实体商业资源进行有机对接,以新技术打造新模式、新场景和新体验,充分激发群众消费潜力,是解决我国经济发展新动能、传统产业转型升级等迫切问题的有益探索和实践。


  智能零售三大方向


  智能零售主要有三大方向。


  一是传统门店升级改造。通过全渠道数据化改造,实现传统零售业效率提升。如强强联合模式,大型商超联手互联网巨头,如永辉超市与腾讯、京东进行深度合作共同构建智能销售网络,阿里入股百联、银泰、华联等商超企业整合线上线下资源。


  二是融合业态探索创新。基于大数据分析营造全新消费场景,改善与消费者互动方式。如O2O融合大卖场模式,以阿里盒马鲜生、京东7FRESH为代表,主打“超市餐饮O2O”模式,以门店为核心打造社区会员网络,并提供快速送货上门服务。还有主题体验店模式,如小米打造的“米家”,以“智能家居”为主题,利用小米的品牌和平台效应,赋能数十家智能家居企业,建立起一系列产品矩阵。


  三是无人零售前沿探索。利用人工智能、物联网等新技术实现无人零售。如高端人工智能模式,以Amazon Go、阿里淘咖啡为代表,采用机器视觉、生物识别等技术识别用户消费行为,大幅改善消费体验,是未来零售发展的重要方向。物联网模式,主要采用物联网标签技术和二维码扫描,实现对货物的识别和自助支付,目前应用较为广泛。无人货架模式,国内创业的主要模式,消费者取货、扫码即可付款,主要应用在写字楼的办公区域,因其门槛低、可满足一定高频消费而得到资本追逐。


  “四力”共同驱动


  智能零售能够快速兴起,得益于以下“四力”的共同驱动。


  一是零售业转型升级的现实驱动力。线上零售已度过快速成长期,线下零售同样生存艰难,线上线下融合创新成为各方共同选择,新业态发展呈现“O2O螺旋上升”趋势。


  二是未来消费需求的牵引驱动力。智能零售的对象人群具有收入水平更高、消费水平更高、年龄更小等特征,他们中高端消费需求、互动场景偏好引领消费升级方向。


  三是技术变革的本质驱动力。智能零售模式具有很高的技术壁垒,正是由于网速大幅提升,人工智能、物联网等新技术突破,为系列新模式和新场景提供了技术基础。


  四是资本寻找出口的外部驱动力。新风口总能点燃各路资本热情,资本持续投入将提供不竭的外部动力。未来智能零售将呈现高质量、高效率、高科技、高产出等特征,深度符合我国经济转型方向,值得高度关注。


  解决传统零售痛点


  智能零售有效解决传统零售痛点。个性化消费和消费者到企业(C2B)是未来商业发展的趋势,这要求智能零售“将商品放在离消费者最近的地方”,实现“人、货、场”无缝衔接,贴身解决用户需求。如盒马鲜生通过大数据精准描绘目标客户画像,满足目标顾客多种场景下的即时性、个性订制需求。智能零售还能创造消费场景,以新体验带动新需求。消费场景的发现和创造是智能零售的重要特征,通过新场景、新体验带动消费升级。如Amazon Go利用深度学习、传感器融合等先进技术,创造出“即拿即走”消费新场景,给用户前所未有的、颠覆性的冲击和体验。智能零售同时提升效率降低成本,推动零售业转型升级。通过新技术对生产、流通、销售各环节进行改造,提升供应链运转效率,帮助商家降低成本、提升利润。


  应对挑战促进发展


  在智能零售蓬勃兴起的同时,我们也不能忽视其问题与挑战。一是技术创新不足,概念炒作较多。我国智能零售偏向低端同质化竞争,通过补贴手段吸引用户获得融资,但新技术应用较少、盈利模式不清晰,单纯依靠“烧钱”难以长期持续,不利于产业长期健康发展。二是数据资源整合利用能力显著不足。智能零售的核心是数据资源利用,当前线下商超、中小店铺普遍缺少数据资源,打通线上线下实现盈利能力不足。三是商业环境不够完善影响应用普及。在信息消费环境下,诚信缺失现象仍然较为显著,如部分无人货架盗损率。如Amazon Go模式需要大量高端技术,现阶段实验的意义大于盈利。


  促进智能零售更好的发展,要支持企业加大人工智能、云计算、物联网等关键技术研发,深度运用5G、生物识别、虚拟现实(VR)等技术拓展互动消费场景。大力培育“互联网零售”新业态,倒逼传统零售业变革和升级。推动政府各部门加快数据资源开放共享,完善数据共享、流通、保护相关标准。鼓励行业组织、征信机构、国有企业和民营企业加强数据合作。加快构建社会信用体系,健全市场监测、用户权益保护、产品追溯等机制,着力降低监管、场地和网络等成本。

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